临床知识图谱（CKG）安装与配置指南

1. 项目基础介绍

临床知识图谱（Clinical Knowledge Graph，CKG）是一个开源平台，旨在分析蛋白质组学和临床数据，并从多个广泛使用的生物医学数据库中整合和挖掘知识。CKG 包含超过1600万个节点和2.2亿个关系，涵盖了实验数据、公共数据库和文献信息。该平台采用了最新的统计和机器学习算法，大幅提升了典型蛋白质组学工作流的分析和解释效率。

CKG 使用的主要编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 图数据库：CKG 使用图数据库来存储和查询复杂的数据关系。
• 机器学习算法：用于数据分析，提供数据挖掘和预测功能。
• Docker：提供容器化部署，简化了安装和配置过程。
• 前端框架：例如 React 或 Vue.js（具体框架未在文档中明确提及，但常见于此类项目）。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保你的系统满足以下要求：
  • 操作系统：支持 macOS、Linux。Windows 用户可以参考相关指南。
  • 硬盘空间：至少80GB空闲空间。
  • 安装 Git：如果尚未安装，请访问 Git 官方网站 下载并安装。
  • 安装 Docker：如果尚未安装，请访问 Docker 官方网站 下载并安装。

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端（或命令提示符），运行以下命令克隆 CKG 项目：

   git clone https://github.com/MannLabs/CKG.git
   

   这将在当前目录下创建一个名为 "CKG" 的新文件夹。

2. 查看项目文档

   在项目文件夹中，有一个名为 README.md 的文件，其中包含了项目的详细信息和安装指南。请仔细阅读。

3. 安装依赖

   在项目根目录下，使用以下命令安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   请确保已经安装了 Python 和 pip。

4. 设置 Docker 容器

   CKG 提供了 Docker 容器来简化安装过程。运行以下命令来构建 Docker 容器：

   docker build -t ckg .
   

   完成后，可以运行容器：

   docker run -it ckg
   

5. 启动 CKG 服务

   在 Docker 容器内部，运行以下命令来启动 CKG 服务：

   ckg-start
   

   如果一切正常，CKG 服务将开始运行。

6. 访问 CKG

   通过浏览器访问 http://localhost:5000（或者容器分配的端口），你应该能够看到 CKG 的界面。

注意事项

• 确保在安装过程中遵循所有提示和指导。
• 如果遇到问题，可以查看项目的 ISSUES 页面来找到可能的解决方案或提交新的问题。

以上就是 CKG 的详细安装和配置指南，按照以上步骤，即使是编程新手也应该能够成功安装并运行该项目。